Acerca del curso
El curso de Modelos No Paramétricos y de Regresión tiene como principales objetivos que los estudiantes:
- Conozcan y sepan aplicar las principales técnicas de la estadística no paramétrica.
- Conzcan el análisis de regresión como una técnica para investigar y modelar la relación entre variables.
Temario propuesto
El curso se divide en dos partes de la siguiente forma.
- Estadística no paramétrica
- Pruebas binomiales
- Pruebas de rango
- Pruebas de bondad de ajuste
- Tablas de contingencia
- Análisis de regresión y varianza
- Regresión lineal simple
- Regresión lineal múltiple
- Selección de modelos
- Análisis de varianza y de covarianza
El temario completo se puede revisar aquí.
Evaluacón
La evaluación consistirá de los siguientes elementos:
- 3 tareas que equivalen al 20% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades en DataCamp serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
- 2 exámenes que equivalen al 50% de la calificación final.
- Proyecto que equivale al 30% de la calificación final.
Es importante tener en cuenta los siguientes aspectos de la calificación.
- En caso de entregar un parcial no habrá derecho a NP (salvo casos extraordinarios).
- Se deberán aprobar todos los exámenes para aprobar el curso.
- La calificación aprobatoria mínima es de 6 y no se puede renunciar a ella.
- Habrá oportunidad de reponer un parcial.
(Algunas) Referencias recomendadas
- Chatterjee, S. and Price, B. (2012). Regression Analysis by Example. 5ta Edición. New York: Wiley.
- Daniel, W. (2000). Applied Nonparametric Statistics. 2da Edición. USA: PWS Kent.
- Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2021). Regression and other stories. Cambridge University Press.
- Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference. 5ta Edición. New York: Marcel Dekker Inc.
- Montgomery, D.C. and Peck, E.A., & Vining G.G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. 4ta Edición. New York: John Wiley & Sons, Inc.
Presentaciones
Códigos
Los códigos de modelos no paramétricos que se vean a lo largo del curso se pueden checar en este repositorio y los correspondientes a los modelos de regresión en este otro repositorio repositorio.
Tareas
Datos